업계 동향 관련 블로그 게시물
업계 동향 관련 블로그 게시물(87)
AI 데이터 거버넌스: AI 수명 주기 전반의 데이터 관리
AI 데이터 거버넌스는 AI 수명 주기 전반에서 민감한 데이터를 안전하게 관리합니다. 안전한 AI 모델 거버넌스를 위한 위험 요소와 규정, 모범 사례를 알아보세요.
작성자: F5 Newsroom Staff
추론 경로가 곧 트래픽 경로다: AI 보안이 자리해야 할 곳
이제 AI 트래픽에는 의도와 데이터, 작업이 담깁니다. AI 보안을 적용하는 데 추론 경로가 가장 중요한 지점이 된 이유를 알아보세요.
작성자: Abbas Kudrati
사이버 보안의 에이전틱 AI: 가능성과 위험
에이전트형 AI를 사이버 보안에 활용하는 것이 AI 기반 위협에 대응하는 데 필수적인 이유와, 이러한 에이전트가 기업에 새로운 위험을 초래하는 이유를 알아보세요.
작성자: Louise Scully
패치가 속도를 따라가지 못하고 보호는 더 이상 미룰 수 없을 때
보안 위협은 애플리케이션 개발 및 배포 주기보다 빠르게 진화하므로, 보안은 이와 독립적으로 작동해야 합니다. 최신 WAAP가 어떻게 이에 대응하는지 알아보세요.
작성자: Nirav Shah
PQC 마이그레이션은 막막해 보입니다. 하지만 문제의 범위를 좁히면 그렇지 않습니다.
PQC 준비 과정에서 가장 큰 실수 중 하나는 전체 기술 자산을 살펴본 뒤 모든 것을 한꺼번에 바꿔야 한다고 결론 내리는 것입니다. 하지만 그럴 필요는 없습니다.
작성자: Joel Moses
AI와 사이버 보안
AI와 사이버 보안이 어떻게 함께 작동하는지 알아보세요. AI와 머신 러닝(ML)을 통해 F5가 기업의 보안과 효율성을 높이고 혁신에 대비하도록 지원하는 방법을 확인해 보세요.
작성자: Louise Scully
이제 AI도 공격 표면입니다. 안전하게 보호할 준비가 되셨나요?
엔터프라이즈 AI 역량의 비약적인 발전으로 공격 표면이 크게 확대되었습니다. 이를 안전하게 보호하는 방법을 알아보세요.
작성자: Mani Ganesan
F5 Labs AI 모델 보안 인사이트: CISO가 배포 전후에 측정해야 할 사항
성능은 보안 지표가 아닙니다. CISO가 F5 CASI, F5 ARS 및 F5 위협 인텔리전스를 활용해 AI 수명 주기 전반에서 무엇을 측정해야 하는지 알아보세요.
작성자: Malcolm Heath, Louise Scully
잘못된 이유로 옳은 선택: 20억 개를 향한 API의 거침없는 증가
기존의 API 난립 문제는 인간의 작업 속도에 의해 제한되었습니다. 이제 AI 에이전트가 엔드포인트를 자율적으로 생성하고 연결하면서 AI 관련 API 호출과 통합이 빠르게 증가하고 있습니다.
작성자: Lori Mac Vittie
에이전틱 AI가 CISO의 핵심 질문을 바꾼다
비인간 ID가 급증함에 따라 사이버 보안 위험을 최소화하려면 가시성, 거버넌스, 책임성을 더욱 강화해야 한다고 F5 연구는 제안합니다.
작성자: Sean Murphy
유연성과 통제력: 하이브리드 클라우드 도입을 이끄는 상반된 듯한 요구
하이브리드 멀티클라우드가 과도기적 상태에서 의도적인 아키텍처 설계 선택으로 자리 잡게 된 과정과 최고경영진이 이를 계속 도입하는 이유를 살펴봅니다.
작성자: François Locoh-Donou프런티어의 속도가 곧 기업의 속도는 아니다: AI 규제에 대비하기
AI 규제가 발전함에 따라 지금 마련할 수 있는 안전장치를 고려해 보세요.
작성자: Michael Montoya
Gartner®는 2026년 7월 Gartner 맞춤형 AI 에이전트 보안 가이드 보고서의 타사 리더보드에서 F5를 주요 기업으로 선정했습니다
F5 CASI가 조직이 모델 위험을 측정하고 에이전틱 AI 배포를 관리하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
작성자: Nirav Shah최전선 AI를 네트워크 경계에서 차단하기: 인라인 제어가 Mythos급 모델에 맞서는 핵심 우위인 이유
포스트-Mythos 시대에 사이버 방어가 어떻게 변화했으며, 조직이 통제 지점을 바꿔야 하는 이유를 알아봅니다.
작성자: Abbas Kudrati
경영진이 AI에 대해 흔히 갖는 네 가지 오해
AI에 대한 오해는 널리 퍼져 있습니다. 조직이 AI를 업무 환경에 도입할 때 재고해야 할 네 가지 오해를 소개합니다.
작성자: Kunal Anand
모델 라우팅이 보안 인프라가 될 수 있는 이유
에이전틱 AI는 기존 ID 체계의 한계를 드러냅니다. 특화 모델과 정책 기반 라우팅을 결합하면 권한을 모델 선택에 연계하여 피해 범위와 거버넌스 복잡성을 줄일 수 있습니다.
작성자: Lori Mac VittieAI 속도의 보안: 자율형 위협으로부터 기업을 보호하는 방법
F5 CTOO 마이클 몬토야가 취약점 공개와 악용 사이의 시간 간격이 사실상 사라진 지금, 무엇이 달라져야 하는지 설명합니다.
작성자: F5 Newsroom Staff
악성 패키지가 우리 업계를 죽이고 있다
AI와 자동화로 공급망 악용이 가속화되고 있지만, 오픈 소스 생태계에는 악성 패키지를 관리하는 중앙 레지스트리가 없습니다. 침해 사례를 신고하고 추적할 수 있는 신뢰할 만한 체계가 필요합니다.
작성자: James Hendergart
F5 포스트-미토스 보안 서밋을 놓치지 말아야 할 네 가지 이유
포스트 Mythos 시대에 앱, API, 모델을 보호하기 위한 전문가의 조언을 확인하세요.
작성자: John Maddison
F5 금융 부문 고객이 혁신 속도를 늦추지 않으면서 디지털 주권을 확보하는 방법
현실에서 디지털 주권은 어떤 모습일까요? 최근 F5가 고객과 진행한 두 가지 사례를 통해 서로 다른 기업들이 이러한 과제에 어떻게 대응하고 있는지 살펴봅니다.
작성자: Bart Salaets
권위의 함정: F5 Labs AI 위협 인텔리전스가 밝혀낸 AI 공격 표면의 확장
F5 Labs가 F5 CASI, F5 ARS 및 위협 인텔리전스 전반에 걸쳐 수행한 연구는 모델 위험, 변화하는 복원력, 과도한 권한이 어떻게 AI 공격 표면을 확대하는지 보여줍니다.
작성자: Malcolm Heath, Louise ScullyAI 경제의 향방은 전송 과정에서 결정된다
더 빠른 GPU만으로는 충분하지 않으며, 추론 라우팅과 보안, 경로 내 제어가 토큰당 비용과 AI 인프라의 경제성을 좌우하는 이유를 알아보세요.
작성자: Santosh Erram
AI 앱 제공의 10대 과제: 낮은 리소스 활용률
AI는 리소스 사용량의 변동성을 높입니다. 요청 비용이 프롬프트, 컨텍스트, 추론 방식에 따라 크게 달라지므로 단순히 초당 요청 수(RPS)를 기준으로 라우팅하면 GPU 부하 집중, 대기열 증가, 지연 시간 급증이 발생합니다.
작성자: Lori Mac Vittie
AI 앱 딜리버리 Top 10: 맞춤형 애플리케이션 요구사항
AI는 ‘맞춤형’을 예외가 아닌 기본값으로 바꿉니다. 요청이 모델 선택, 검색, 정책, 도구로 이어지는 조합형 체인이 되면서, 제공 방식도 앱 단위가 아니라 요청별로 조정되어야 합니다.
작성자: Lori Mac Vittie
애플리케이션 딜리버리 컨트롤러가 다시 전략적 의제로 떠오르고 있습니다
AI로 인해 애플리케이션 제공의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. F5의 Nirav Shah가 새로운 Gartner® ADC 연구와 이것이 엔터프라이즈 인프라 의사 결정에 미치는 영향에 대해 설명합니다.
작성자: Nirav Shah
AI 앱 제공의 10대 위험: 보안 및 규제 준수 부족
AI는 규정 준수의 범위를 경로와 저장소 보안에서 런타임 동작의 거버넌스까지 확장합니다. 여기에는 모델 접근, 검색 컨텍스트, 출력, 에이전트 작업이 포함되므로 통제는 추론 단계에 더 가까이 적용되어야 합니다.
작성자: Lori Mac Vittie
AI 앱 딜리버리 10대 과제: 호환되지 않는 딜리버리 정책
정책 불일치는 AI 장애를 유발합니다. 일관되지 않은 장애 조치, 타임아웃, 제한 및 보안 제어로 인해 소프트 장애와 불완전한 결과가 발생하고, 엔드포인트마다 서로 다른 결과가 나타납니다.
작성자: Lori Mac Vittie
모든 디지털 주권 전략에 필요한 5가지 역량
F5 ADSP가 조직이 복잡성을 줄이고 디지털 주권 전략의 발전에 따라 유연하게 적응하는 데 필요한 기반을 어떻게 제공하는지 알아보세요.
작성자: Nirav Shah
AI 앱 제공의 10대 과제: 지연 시간을 처리하지 못하는 문제
AI로 인해 지연 시간은 단순한 성능 문제가 아니라 신뢰의 문제가 됩니다. 느린 ‘어시스턴트’ 응답은 망설이거나 제대로 작동하지 않는 것처럼 느껴지며, 토큰이 많은 프롬프트와 출력은 시스템이 정상일 때조차 처리해야 할 작업량을 늘립니다.
작성자: Lori Mac Vittie
AI 앱 제공 10대 과제: 최적화되지 않은 트래픽 조정
AI는 기존의 트래픽 스티어링 전제를 무너뜨립니다. 백엔드는 서로 대체 가능하지 않고, 비용은 제각각이며, 에이전트는 예측할 수 없이 여러 방향으로 요청을 확산시킵니다. 따라서 라우팅 시 모델, GPU 상태, 데이터 지역성을 고려해야 합니다.
작성자: Lori Mac Vittie